基于后验概率判决的动态迭代停止算法

针对窄带低信噪比应用环境,提出了一种Turbo码与连续相位调制(CPM)级联的迭代接收方案。根据CPM的Rimoldi分解模型,引入Turbo迭代检测机制,利用软输入软输出(SISO)解调和译码算法,将内、外迭代相结合达到信息共享及纠错互补的目的。为了减小解调译码迭代时延,对不同迭代时刻译码器输出似然值进行推导分析,提出了一种基于后验概率判决(APPD)的动态迭代停止算法,并建立Turbo-CPM系统模型进行仿真。仿真结果表明:本文算法具有比流水线级联更优异的纠错性能,不仅可以有效减小迭代时延,而且能够改善系统的收敛性和可靠性。     

新型Turbo-CPM系统接收机的设计

根据连续相位调制(CPM)的分解模型,CPM可分解为连续相位编码(CPE)和无记忆调制(MM)的组合,基于CPE的记忆与递归特性,结合外部的Turbo码及随机交织器,构建串行级联Turbo-CPM系统模型。利用系统中解调器与译码器均可输出软信息的特点,将迭代检测原理引入到该系统中,设计了基于软输入软输出(SISO)算法的迭代检测接收机,并研究了其主要参数对系统性能的影响。理论分析和仿真结果表明:在低信噪比条件下,与传统的解调译码级联式接收机相比,所设计的接收机能够有效改善系统的收敛性,降低地板效应出现的概率,提高系统的误比特率性能。     

编码CPM信号低复杂度联合迭代解调译码算法

针对编码连续相位调制(CPM)信号迭代检测中存在的复杂度高以及容易出现正反馈等问题,从网格状态和迭代译码两方面对算法进行改进,提出了一种低复杂度的联合迭代解调译码算法。该算法利用基于状态分集思想减少状态序列检测(RSSD)的方法进行网格状态的化简,结合硬判决辅助(HDA)迭代停止准则来进行动态译码,减少了迭代次数,进一步降低算法复杂度。理论分析和仿真结果表明,该算法与传统算法相比,在保持良好性能的同时,可以大幅降低系统复杂度,有效抑制正反馈,减少译码时延。     

基于PAM分解的Multi-h CPM低复杂度解调方法

考虑到直接应用最大似然序列检测实现多调制指数连续相位(Multi-h CPM)解调需要大量的匹配滤波器和网格状态,难以用于工程实践,故对Multi-hCPM信号的通用PAM分解算法加以研究。分析各分解脉冲的幅度特征,提出合并同等幅度脉冲以减少匹配滤波器个数、忽略小脉冲以减少网格状态的低复杂度解调算法,并针对M=2和M=4两类典型的Multi-h CPM信号通过计算机仿真验证该解调方法的BER性能。结果显示:相比于最优解调,新算法信噪比损失分别小于0.5dB和2.5dB,且匹配滤波器个数和网格状态数可大大减小。     

基于混沌理论的SCCPM联合迭代解调译码算法

针对DVB-RCS2下行链路物理层中定义的串行级联连续相位调制信号迭代检测中存在的系统复杂度高、低信噪比条件下收敛性较差的问题,从匹配滤波器组和迭代译码两方面对系统进行改进,提出了一种基于混沌理论的联合迭代解调译码算法。该算法利用修正高斯小波结合延迟反馈控制法,有效抑制了迭代译码中暂态混沌对系统性能的影响,改善了系统在低信噪比条件下的收敛性,同时减少了迭代译码的次数;为了进一步解决计算迭代译码中的码字先验信息需要大量匹配滤波器的问题,该算法使用截断小特征值法对匹配滤波器组进行化简,在实际应用中仅使用4个匹配滤波器即可满足要求。仿真结果表明,本文所提算法与传统算法相比,可以有效的降低系统复杂度,同时具有良好的迭代收敛性。     

一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法

针对目前冗余字典下信号稀疏分解常用算法计算复杂度高的问题,提出一种分组匹配追踪算法．该算法首先利用多组正交基构造冗余字典,然后采用迭代式分组匹配追踪,每次迭代从字典中选出一组和原始信号或残余最匹配的正交基,采用正交分解快速算法进行正交分解得到少量重要系数,多次迭代后逐渐稀疏逼近原始信号．实验结果表明,基于小波正交基级联冗余字典进行信号稀疏分解时,在同等稀疏条件下,与匹配追踪(MP)算法相比,该算法的计算速度提高了大约30倍,而且可避免过匹配现象．     

Turbo CPM系统在衰落信道下性能研究

探讨了基于Turbo原理进行迭代检测的编码连续相位调制(CPM)系统在瑞利衰落信道下的性能.根据CPM的分解模型,把CPM分解为连续相位编码(CPE)与无记忆调制(MM)的组合,基于CPE的记忆特性和递归特性,结合外部的卷积码及交织器,建立了串行级联Turbo CPM系统模型.针对短帧系统在迭代检测过程中存在的正反馈现象,设计了衰落信道下基于加权外信息交换的Turbo CPM系统接收机,有效改善了系统收敛性.探讨了不同系统参数对系统性能的影响.仿真结果表明所设计系统在衰落信道下具有优异的功率与带宽性能.     

一种低复杂度的正六边形星座信号的解调算法

针对正六边形星座调制信号(HSC)解调算法未达最优,提出了一种基于非正交矢量投影的HSC低复杂度解调算法. 在典型正六边形星座结构的基础上,分析计算了正六边形信号矢量的投影系数和算法的运算复杂度,研究了噪声对接收信号的影响,并结合高斯-勒让德数值分析方法给出了信噪比门限. 结果表明,该解调算法正确运行的复杂度约为基向量投影解调算法的30%.     

高维调制系统的低复杂度迭代多用户检测

提出了一种可用于高维调制系统的低复杂度迭代接收机算法. 此算法分为2步,首先采用迫零（ZF）检测算法获得软符号信息;然后将此软符号信息,在软入软出(SISO)多用户检测器和SISO信道译码器之间迭代,逐步提高检测可靠性. 由于SISO多用户检测器基于线性最小均方误差（LMMSE）滤波实现了一种新的软干扰消除技术,使此检测器不限于检测二相移相键控（BPSK）符号,而复杂度只随检测的码字个数呈多项式关系增长. 仿真表明,所提迭代算法经2次迭代即可逼近单码最大似然检测（MLD）的性能.     

基于迭代Hilbert变换的行星齿轮箱振动信号分析

针对行星齿轮箱振动信号频率成分复杂及调幅-调频的特性,提出迭代Hilbert变换与Fourier变换相结合的信号解调分析方法.通过迭代Hilbert变换分离出一组调幅-调频单分量成分,估计单分量成分的瞬时幅值和瞬时频率,选取故障敏感分量,运用Fourier频谱实现了对敏感分量的幅值解调和频率解调.基于行星齿轮箱局部损伤故障仿真信号分析,将迭代Hilbert变换与Hilbert振动分解比较,结果突出了迭代Hilbert变换在分解速度、分解结果信噪比及特征频率提取效果上的先进性.将所提方法应用于实验信号分析,准确提取出特征频率,诊断了齿轮故障,结果表明了该方法的有效性.     

比特交织编码的MultiQAM调制与迭代译码系统

为降低旋转矩阵实现信号空间分集(SSD)的比特交织编码调制(BICM)和迭代译码(ID)系统(BICM-ID-SSD)的解调译码复杂度,将同样能够获得满信号空间分集增益的MultiQAM调制应用于BICM系统,提出BIC-Mul-tiQAM-ID系统结构,并采用最大后验概率解调算法结合软输入软输出译码器进行迭代解调译码。仿真结果表明,经过6次迭代,此系统性能与原有的采用比特交织编码、MultiQAM调制和最大似然解调以及软判决维特比译码(VD)的BIC-MultiQAM-VD系统相比,在调制阶数和分集维数组合分别为(42,)和(2,4)的情况下误比特率性能约改进1.8 dB。     

TDD LTE预编码码本选择算法

为解决时分双工长期演进(TDD-LTE)系统中预编码码本选择算法计算复杂度高的问题,在基于容量最大化和基于误码率最小为准则的预编码选择算法的基础上,提出了一种基于信道奇异值分解的预编码选择算法.该算法采用信道平均的思想和发射信号有效功率最大化的准则,在不损失吞吐量性能的前提下,大大降低了算法复杂度.仿真结果表明,该算法所需的计算量只有上述传统算法的26%～33%,而吞吐量性能损失不大.     

一种基于单快拍的DOA估计算法

传播算子方法不需要对数据协方差矩阵进行特征值分解或奇异值分解,较之于传统子空间类算法有更低的运算复杂度.由于传播算子方法要求较大的快拍数,该文提出了一种新的改进方法,在快拍数为1的情况下,构建Toeplitz Hermitian数据矩阵,并将传播算子方法与求根MUSIC算法相结合,很好的实现了信号解相干,具有较好的实时性.仿真结果表明,在一定信噪比下,该算法与前向空间平滑算法相比有略好的性能,能很好的实现信号解相干,同时大大减少运算的复杂度.     

面向可穿戴生理信号的压缩感知实时重构

传统的迭代式压缩感知重构算法由于计算复杂度高,数据处理实时性差,难以在实际的可穿戴设备中发挥作用.该文结合深度学习中的一维扩张卷积和残差网络,提出了一种适用于可穿戴健康监护的非迭代式压缩感知实时重构算法.该方法基于大量生理信号数据训练一个用于压缩感知重构的网络模型,该模型可以对生理信号进行快速精确重构.通过在两个公开的...     

基于云平台下的并行VMD算法

电力设备监测数据中的时序波形信号对评估设备运行状态具有重要作用,当数据量很大时,采用传统方法处理时序波形信号往往效率低下。VMD算法是一种完全非递归的变分模态分解方法,适用于对非线性、非平稳信号的分析,但其复杂性和大量的计算限制了其应用范围。提出了一种基于Storm/Spark平台的并行VMD算法。为确保子段数据模态分量在窗口截断处连续,提出了一种基于矩形窗分段的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)VMD-RWS和基于自适应分段和外推延拓(the adaptive subsection based on local flatness and extrapolation,ASLF-E)ASLF-E的信号处理方法进行信号分段以及子段数据处理。通过仿真实验对提出的VMD-RWS和ASLF-E方法进行验证,实验结果表明该方法可以确保各子段数据模态分量在窗口截断处的连续性,保持了VMD算法原有的性能,为云平台下局部放电信号应用VMD算法进行分析提供了一种切实可行的方案。此外,设计了基于Storm和Spark平台的并行VMD算法处理流程及架构,为基于云平台的并行VMD算法的实现提供了依据。     

高效的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量。传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益。利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高。但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等。为了减少系统实现的复杂性,提出了一种3次迭代的V-BLAST译码算法。仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与迭代V-BLAST译码算法有几乎相同的性能,但由于其所需的迭代此数少,所以算法复杂性也小。     

面向LTE-V2X系统的双迭代信号检测算法

针对传统信号检测算法无法有效应对子载波间干扰问题,提出了一种基于高斯赛德尔算法改进的迭代并行干扰消除信号检测算法.该算法首先利用自适应迭代的高斯塞德尔算法获取待检测信号的粗略估计;然后利用迭代并行干扰消除算法对初始解进行迭代优化,并在迭代过程中引入提前更新机制.仿真结果表明,在长期演进—车联万物通信系统中,该算法的检测...